这是一个经过微调的sentence-transformers模型，专为金融文档检索任务优化，同时保持通用性能。

XYZ-embedding-zh 是一个基于 sentence-transformers 的中文嵌入模型，能够将句子和段落映射到1792维的密集向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。

这是一个基于阿里巴巴NLP/gte-modernbert-base微调的句子转换器模型，专门用于医疗领域的语义文本相似度计算，支持语义缓存功能。

这是一个从Alibaba-NLP/gte-multilingual-base微调而来的句子转换器模型，专为法律和行政文本的语义相似度任务优化，支持多语言处理。

bge-m3嵌入模型的GGUF量化版本，适用于高效的文本嵌入任务

mxbai-embed-large-v1是基于BERT-large架构的句子嵌入模型，使用AnglE损失函数训练，支持英语文本嵌入，提供多种量化版本以适应不同需求。

基于sentence-transformers的定制信息检索模型，针对工程文档优化，用于设计阶段识别相关文档

基于CoSENT（余弦句子）模型的中文句子嵌入模型，将句子映射到768维稠密向量空间，可用于句子嵌入、文本匹配或语义搜索等任务。